Factors controlling plasticity of leaf morphology in <i>Robinia pseudoacacia</i>: III. biophysical constraints on leaf expansion under long‐term water stress
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we measured the relative growth rate (RGR) of leaves of Robinia pseudoacacia seedlings under well-watered and water-stressed conditions (mid-day Ψ(w) = leaf water potential estimated with a pressure bomb of -0.48 and -0.98 MPa, respectively). Pressure-volume (PV) curves were done on growing leaves at 25, 50 and 95% of the mature size (growth stage) in order to compute solute potential (Ψ) and turgor pressure (Ψ(P) ) as a function of Ψ(w) . The PV curves and diurnal measurements of Ψ(w) and RGR allowed us to evaluate the parameters (cell wall extensibility m and growth turgor threshold Y) of the Lockhart equation, RGR = m(Ψ(P)-Y), at each growth stage. Our data showed that m and Y did change with leaf age, but the changes were slow enough to evaluate m and Y on any given day. We believe this is the first study to provide evidence that the Lockhart equation adequately quantifies leaf growth of trees over a range of time domains. The value of m linearly declined and Y linearly increased with growth stage. Also, mild drought stress caused a decline in m and increase in Y relative to controls. Although water stress caused an osmotic adjustment which, in turn, increased Ψ(P) in stressed plants relative to controls, the RGR and final leaf sizes were reduced in water-stressed plants because of the impact of water stress on decreased m and increased Y.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».